AI エージェントが自己学習して改善するためのオープンソースのコンテキスト レイヤー。 記憶を超えて、会話を保存し、タスクを観察し、過去の実行から学習し、SOP をエージェントの長期記憶に収集します。 文字通り 2 行のコードでインストールして実行します。 100% オープンソース。
問題は、AIエージェントが一度は完璧に動作するものの、次の動作では不可解な失敗をしてしまうことです。AIエージェントは、前回何がうまくいったのか、なぜ失敗したのかを記憶していません。 メモリ ストア、RAG パイプライン、ログが分散しているため、分析が不可能になります。 @acontext_io は、統合されたコンテキスト プラットフォームでこの問題を解決しました。
Acontext は、エージェントに 3 つの主要機能を 1 つにまとめます。 ↳ メッセージとアーティファクトのマルチモーダルストレージ ↳ ダッシュボードを内蔵し、タスクをリアルタイムで監視 ↳ 成功パターンを再利用可能なスキルとして捉える学習を体験します。
仕組み： エージェントがタスクを完了 → Acontext が実行パターンを抽出 → それをスキル ブロックとして学習 → Notion のようなワークスペースに保存 → エージェントがそれを将来のタスクで再利用します。 ユーザーが確認した成功したタスクからのみ学習します。システムプロンプトには一切影響を与えません。
OpenAI、Anthropic、LangChain または任意のフレームワークで動作します。 Python および TypeScript SDK が利用可能です。 リポジトリをチェックして⭐️してください: https://t.co/0WuTfoISXC
同様の AI ツールやプロジェクトについては、https://t.cotheunwindai.comープンソース コードを使用した 100 以上の AI エージェント、RAG、LLM、MCP チュートリアルにすべて無料でアクセスできます。